Penjadwalan Perkuliahan di Departemen Teknik Komputer ITS Berbasis Algoritma Genetika

Ramdhani, Muhammad Zakariya Nur (2023) Penjadwalan Perkuliahan di Departemen Teknik Komputer ITS Berbasis Algoritma Genetika. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07211940000016-Udergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (10MB) | Request a copy

Abstract

Penjadwalan mata kuliah merupakan hal krusial bagi terselenggaranya kegiatan perkuliahan. Sebuah penjadwalan dikatakan baik jika jadwal yang dihasilkan dapat dilaksanakan tidak hanya bagi dosen yang mengajar, tetapi juga oleh para mahasiswa yang mengambil mata kuliah tersebut. Proses penyusunan penjadwalan mata kuliah di Departemen Teknik Komputer ITS saat ini masih dilakukan secara konvensional. Proses penjadwalan konvensional ini bisa memakan waktu yang lama dari proses rapat hingga jadwal selesai. Kendala ketersediaan dosen, jumlah mata kuliah, jumlah ruangan dan jumlah mahasiswa menjadi tantangan dalam proses penjadwalan karena harus dipertimbangkan agar tidak terjadi bentrok dalam hasil penjadwalan. Masalah-masalah yang ada dalam proses penjadwalan mata kuliah ini bisa diminimalisir dengan menggunakan teknologi yang ada sehingga dihasilkan proses penjadwalan yang optimal sesuai dengan batasan-batasan yang ditentukan. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam mengatasi masalah penjadwalan adalah dengan memanfaatkan metode Algoritma Genetika. Algoritma Genetika merupakan teknik untuk mencari penyelesaian optimal dari sebuah permasalahan yang memiliki banyak solusi. Teknik ini akan mencari penyelesaian dari beberapa solusi yang ada sampai diperoleh penyelesaian terbaik sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Kriteria-kriteria ini biasa dikenal dengan constraint yang akan digunakan untuk proses perhitungan fitness. Dengan menggunakan metode ini, dapat dihasilkan jadwal yang memenuhi kriteria yang telah ditentukan dalam waktu 17 menit 29 detik.
=====================================================================================================================================
Course scheduling is crucial for the implementation of lecture activities. A schedule is said to be good if the resulting schedule can be carried out not only by the lecturers who teach, but also by the students who take the course. The process of preparing course scheduling at the Computer Engineering Department, ITS, is currently still being carried out conventionally. This conventional scheduling process can take a long time from the meeting process to the finished schedule. Constraints on the availability of lecturers, the number of courses, the number of rooms and the number of students are a challenge in the scheduling process because they must be considered so that there are no conflicts in the scheduling results. The problems that exist in the scheduling process for this course can be minimized by using existing technology so that an optimal scheduling process is produced according to the specified limitations. One method that can be used to overcome scheduling problems is to utilize the Genetic Algorithm method. A genetic algorithm is a technique for finding the optimal solution to a problem that has many solutions. This technique will look for solutions from several existing solutions until the best solution is obtained according to predetermined criteria. These criteria are known as constraints, which will be used for the fitness calculation process. By using this method, a schedule can be generated that meets predetermined criteria within 17 minutes 29 seconds

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Algoritma, Genetikam, Penjadwalan; Algorithm, Genetic, Scheduling
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD69.T54 Time management. Scheduling Q Science > QA Mathematics > QA402.5 Genetic algorithms.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Computer Engineering > 90243-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Zakariya Nur Ramdhani
Date Deposited:	30 Aug 2023 06:50
Last Modified:	30 Aug 2023 06:50
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/101541

Actions (login required)

View Item